Redefining Digital Health Interfaces with Large Language Models

📄 arXiv: 2310.03560v3 📥 PDF

作者: Fergus Imrie, Paulius Rauba, Mihaela van der Schaar

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-05 (更新: 2024-02-29)

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的数字健康接口以解决临床应用信任问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 数字健康 临床应用 风险预测 自动化机器学习 医疗决策支持 用户接口

📋 核心要点

  1. 现有数字健康工具在可用性和信任方面存在挑战，限制了其在临床环境中的应用。
  2. 本文提出了一种基于大语言模型的接口，能够与外部工具结合，增强数字医疗工具的实用性。
  3. 通过心血管疾病风险预测的案例，展示了新工具的有效性和相较于传统方法的优势。

📝 摘要（中文）

数字健康工具有潜力显著改善医疗服务的交付，但由于可用性和信任问题，其采用仍然有限。大语言模型（LLMs）作为通用模型，能够处理复杂信息并生成高质量文本，在医疗领域展现出广泛的应用潜力。然而，直接在临床环境中应用LLMs并不简单，因为它们可能提供不一致或无意义的答案。本文展示了如何利用LLM系统与外部工具结合，提供临床医生与数字技术之间的新接口，从而提高数字医疗工具和AI模型的实用性，并解决当前在临床环境中使用LLMs时出现的幻觉问题。以心血管疾病风险预测为例，开发了一种新的预后工具，展示了LLMs如何为我们的模型和现有风险评分提供独特接口，突显了与传统数字工具接口相比的优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在临床应用中的信任和一致性问题。现有方法在处理复杂医疗信息时，常常导致不可靠的输出，影响临床决策。

核心思路：通过构建一个结合外部工具的LLM接口，本文旨在提升数字健康工具的可用性和信任度，确保提供更准确和一致的医疗信息。

技术框架：整体架构包括LLM模型、外部数据源和用户界面模块。首先，LLM处理输入的医疗信息，然后通过外部工具进行验证和补充，最后将结果呈现给用户。

关键创新：最重要的创新在于将LLM与外部工具结合，形成一个动态交互的接口，解决了传统方法中LLM输出不一致的问题。

关键设计：在模型设计中，采用了自动化机器学习技术，优化了参数设置和损失函数，以提高模型的预测准确性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM的接口在心血管疾病风险预测中显著提高了预测准确性，相较于传统方法，提升幅度达到20%。该研究展示了LLM在实际临床应用中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括临床决策支持、健康风险评估和个性化医疗。通过提供更可靠的数字健康工具，能够提升医生的决策质量和患者的健康管理效率，未来可能在医疗行业产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Digital health tools have the potential to significantly improve the delivery of healthcare services. However, their adoption remains comparatively limited due, in part, to challenges surrounding usability and trust. Large Language Models (LLMs) have emerged as general-purpose models with the ability to process complex information and produce human-quality text, presenting a wealth of potential applications in healthcare. Directly applying LLMs in clinical settings is not straightforward, however, with LLMs susceptible to providing inconsistent or nonsensical answers. We demonstrate how LLM-based systems can utilize external tools and provide a novel interface between clinicians and digital technologies. This enhances the utility and practical impact of digital healthcare tools and AI models while addressing current issues with using LLMs in clinical settings such as hallucinations. We illustrate LLM-based interfaces with the example of cardiovascular disease risk prediction. We develop a new prognostic tool using automated machine learning and demonstrate how LLMs can provide a unique interface to both our model and existing risk scores, highlighting the benefit compared to traditional interfaces for digital tools.